lytdybr

"Методология" готова на 10%, лиха беда начало. Из крупных решений -- это "развитие" как smart mutations в мемом, то есть время техно-эволюции. По идее, это всё время на проектирование в разработке. Если проектирование продолжается после пуска системы в эксплуатацию, то это развитие/эволюция. Если только настраиваем, изготавливаем/реплицируем, меняем запчасти (работаем с феномом) -- то это совершенствование. Жизненный цикл с идеей непрерывного развития -- это инженерный цикл, замкнутый в кольцо, то есть "не жизненный, но цикл". "Не жизненный" -- это как раз не дарвиновская эволюция, а со smart mutations. Проблема с "Методологией" сейчас в том, что она не изучается. У нас минимальное число студентов проходит онлайн-курс "Методология", типичный вариант тут -- "Практическое системное мышление", пропускаем "Методологию", пропускаем "Системную инженерию" (которую даём как нормативную методологию), и дальше идём в "Системный менеджмент". Конечно, плохо понимаем там написанное (шагнули через пару ступенек, и даже больше -- перед всей этой серией ведь про эпистемологию-онтологию-рациональность рассказывают в курсе "Онтологика и коммуникация", это тоже часто пропускают). Результаты понятны: кто честно прошёл через все курсы, у тех результаты ого-го, а кто вот так "в два прыжка, две книжки без моделирований" -- нет результата. Но избегают больше всего именно "Методологию", даже "Системную инженерию" берут больше. Мне теперь хорошо говорить -- все эти курсы есть, ежедневная аудитория сейчас где-то 80 человек по ним идущих, плюс у меня курс со мной-преподом проходит четыре онлайн-курса подряд в обязательном порядке -- так что есть материал для наблюдений. Тут ещё интересно про обучение деятельности: -- нужен язык моделирования деятельности. Это мы сделали, включая необычные ходы (ход на онтологический дребезг через кинестетику в установке машинки типов, ход на табличное моделирование вместо картиночного -- и на исполняемые модели в универсальных моделерах, переход к issue tracking в части управления работами, и т.д.) -- нужны учебные ситуации, но тогда получается разрыв с неучебными ситуациями. Скажем, в СМД-методологии пошли через ОДИ (оргдеятельностные игры): реальные проблемы в игровой (безопасной) ситуации интенсивной коммуникации. Мы пошли другим путём: уменьшение количества tacit knowledge в пользу explicit knowledge, но на более высоких уровнях абстракции (мета-мета-модель, мета-модель), а затем встроенное в учебный курс интенсивное моделирование (заполнение табличек) рабочих, а не учебных ситуаций. И всё вроде как заработало, особенно когда объяснили про "не упоминать типы мета-мета-модели в рабочей коммуникации, но удерживать их во внимании". -- но прорваться через "а чо такова?" пока не удаётся. Собственно, можно вспомнить фрагмент из книги по дрессировке, который я приводил в одной из своих книг: у большинства млекопитающих условный рефлекс формируется, если цель непонятна, за 12-14 повторений (нейронная сетка распознаёт паттерн и следует затем этому паттерну -- на уровень сознания это необязательно выходит). Если цель понятна, то та же собака оказывается крайне вменяемой и может понять, что от неё хотят с одного повторения. Поэтому через проблему "а чо такова?" прорываемся не рациональным объяснением "с первого раза", а дорациональной дрессурой на 12-14 повторений. Этот ход на "просто повторять ситуацию, в которой показывать неприемлемость игнорирования логики" был предложен Пион. А я вот вспомнил, что есть же количественный критерий, сколько раз придётся это делать, чтобы это впечаталось в мозг (хотя не уверен, что там не будеть десяток вариантов, каждый из которых придётся повторить 12-14 раз). Мне напомнили о типе мышления, который стоит за обучением "сразу менеджменту, желательно не более чем трёхдневный курс". Пришёл голодный мужик в кафе, начал есть. Съел суп, горячее, салат, десерт, повторил горячее и десерт ещё раз, и всё ещё не наелся. Потом съел маленькую булочку -- и наелся. "Чёрт, кто бы знал! Надо было сразу эту булочку есть, чтобы наесться! Сколько времени и денег потерял!". Вот и у нас сразу пытаются начать с менеджмента, чтобы научиться. Но почему-то не работает. А у тех, кто прошёл всю нашу программу как полагается, полностью (обычно это получается с преподом, одному наедине с онлайн-курсом обычно людям не хватает терпения), всё работает -- и тот самый курс менеджмента не просто "работает", а прямо-таки драматически хорошо работает! Путаются (и правильно путаются) понятия междисциплинарности, трансдисциплинарности и фундаментальности в части дисциплинарности. Есть междисциплинарность — одновременное использование в объяснениях понятий из разных дисциплин. Есть трансдисциплинарность — использование при междисциплинарных объяснениях других дисциплин, которые помогают склеивать объяснения всех этих разных дисциплин (микротеории) в одно связное объяснение (онтологию из нескольких микротеорий). Есть фундаментальность: объяснения, к которым сводятся в конечном итоге объяснения всех других дисциплин, если их детализировать (имеет отношение к теме grounding). И там много нюансов, потому как каждая школа мысли это всё определяет по-разному — значения этих терминов плывут. Проще считать сейчас, что трансдисциплины и фундаментальные дисциплины — это одно и то же: дисциплины, которые дают некоторый базовый набор объяснений, который встроен в объяснения самых разных других дисциплин. Мы объединяем их в интеллект-стек — ибо интеллект это в том числе и набор дисциплин, который позволяет быстро создавать прикладные дисциплины для решения проблем в той или иной предметной области, а стек — это как раз использование одних дисциплин в объяснениях других дисциплин. Поступь искусственного интеллекта на планете мягка, но неотвратима. В США (там в каждом штате немного своё законодательство по этому вопросу, так что штат важен -- это была Невада) сертифицирован первый беспилотный автомобиль уровня 3 (https://www.teslarati.com/mercedes-benz-drive-pilot-level-3-autonomy-apporval-u-s-2023/), это оказался Mersedes-Benz DRIVE PILOT. Поставки начнутся во второй половине 2023 года. Проблема тут главным образом была законодательная (https://autocrypt.io/the-state-of-level-3-autonomous-driving-in-2023/): under L2, the human driver must pay full attention to the road even when all driver support systems are on, whereas in L3, the human driver can officially take their eyes off the road when the automated driving systems are switched on. Therefore, if an OEM wants to officially introduce an L3 vehicle, it must be liable for all potential accidents that occur while the vehicle’s L3 systems are switched on. That is, no matter how advanced and sophisticated the technology inside a vehicle might be, if the OEM is not ready to claim responsibility for accidents caused by its systems, the vehicle can only be classified as high as L2. The truth is, although the technology for Level 3 autonomous driving might be ready, many OEMs are not yet prepared to officially claim L3 for legal reasons. Так что сдвиг тут и в технологии, и в бизнес-модели. Продвижение в нейроинтерфейсах, там главная характеристика была всегда -- скорость. Впервые получена скорость, сравнимая со скоростью диалога (при этом речь преобразуется в текст): https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.01.21.524489v1.full. we demonstrate the first speech-to-text BCI that records spiking activity from intracortical microelectrode arrays. Enabled by these high-resolution recordings, our study participant, who can no longer speak intelligibly due amyotrophic lateral sclerosis (ALS), achieved a 9.1% word error rate on a 50 word vocabulary (2.7 times fewer errors than the prior state of the art speech BCI2) and a 23.8% word error rate on a 125,000 word vocabulary (the first successful demonstration of large-vocabulary decoding). Our BCI decoded speech at 62 words per minute, which is 3.4 times faster than the prior record for any kind of BCI6 and begins to approach the speed of natural conversation (160 words per minute7). Finally, we highlight two aspects of the neural code for speech that are encouraging for speech BCIs: spatially intermixed tuning to speech articulators that makes accurate decoding possible from only a small region of cortex, and a detailed articulatory representation of phonemes that persists years after paralysis. Обратные задачи текста во что-то другое (прежде всего в изображения) уже решаются более-менее хорошо. Но вскрываются нюансы: выяснилось, что люди более доверительно относятся к чему-то с реальными человеческими лицами, а среди человеческих лиц наиболее реальными им кажутся фейк-лица, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4061183. Получается, что чем фейковей, тем больше доверия -- спецам по маркетингу подфартило! Это вам даже не "ваша лента для чтения формируется нашими алгоритмами, мы сделаем так, чтобы вам приятнее было существовать в вашем информационном пузыре". Люди, управляемые алгоритмами, которые делают люди, тоже управляемые алгоритмами -- есть какая-то в этом прелесть. Как из этого вроде как тупика выбираться? Вспоминать про active inference: как только мир становится достаточно предсказуемым с точки зрения агента, агент получает беса в ребро, шило в задницу и прочие явления того же сорта -- и зондирует мир там, где он ему ещё малоизвестен. Как говорит Friston, "агент постоянно ощупывает мир, находит границу своего влияния". И если что-то оказывается привычным-прощупанным, то возникает скука и обусловленная даже не природой человека, а природой как таковой (законами физики) тяга к приключениям. Ну, и есть ещё одно направление мысли: просто чуток подождать, и энтропия/мироздание подкинет что-то непредсказуемое, мало не покажется. Не вопрос, подкинет ли. Вопрос только, когда подкинет. Вот тут текст-в-музыку: https://google-research.github.io/seanet/musiclm/examples/ (мне особенно понравилось, как там обрабатывается переход от bella ciao к jingle bells). Это оно сейчас убогенько, ибо первые же опыты. Дальше composer fakes вы будете предпочитать музыке реальных композиторов, как и в случае человеческих лиц. Мой любимый свитер был машинной вязки с ввязанной в него аккуратной надписью: "твоя бабушка так не свяжет". Вот и тут: "всё, что вы делаете руками -- не очень, но ваши дети!", а дальше "всё, что вы делаете руками, всё что вырастает у вас само -- оно не очень, но сделанное машинно!". Страшит ли меня такое будущее? Нет, оно меня радует: мир заведомо будет лучше, богаче, здоровей и красивей. Но до определённого предела, конечно, ибо неустроенности же от противоречий в системных уровнях. Интересный разговор про сингулярность (подзамочный пост): указывается, что её могут не признавать, ибо "непонятно, что происходит на улице" -- "а что, сто лет назад понятно было?!". То есть что бы ни происходило, всегда можно найти давно известный класс явлений и подвести любую необычность под него или объявить, что "человечество всегда отлично жило в условиях полной неопределённости происходящего, и ничего". При таком подходе всю эту "сингулярность" нужно просто игнорировать, ничего особенного в связи с её приходом делать не надо, да и её приход нельзя будет продемонстрировать: "компьютер смог сделать то, чего не мог сделать человек! Так компьютер и вчера мог делать то, что человек не мог делать, начиная с ENIAC -- и что принципиально изменилось?". UPDATE: обсуждение в чате блога -- с https://t.me/ailev_blog_discussion/19095